In the situation where the interest of the academics related to the Hyangje Samhyunyukgak is increasing, the task of identifying the identity of the Hyangje Samhyunyukgak should precede. In this paper, we will discuss the characteristics of the Hyangje Samhyunyukgak distinguished from the court style Samhyunyukgak. First, we will discuss the characteristics of instrument organization. In the form of the Hyangje Samhyunyukgak, the composition of the musical instrument is flexible. Depending on circumstances such as the geographic region or the composition of the player, the set of instruments were added or reduced. The second part relates to composition of music. Among the various pieces of music, a piece of music to be selected in a specific situation is music pieces related to the use of the piece of music in depth. In this phenomenon, the music with the greatest change is Geosangak(거상악). The music played as Geosangak repertoire showed various musical pieces that are related to various situations in different regions. Finally, I would like to discuss the problems related to the origins of Hyangje Samhyunyukgak music. Compared to the songs of Ginyeombul(긴염불), Gutgeori(굿거리), and Taryeong(타령), it is difficult to totally exclude the relationship from the local music genre. And I could guess that such a common denominator was closely related to the Jangdan.
Purpose of this study was a development of an image processing algorithm to recognize paprika and acquire it's 3D coordinates from stereo images to precisely control an end-effector of a paprika auto harvester. First, H and S threshold was set using HSI histogram analyze for extracting ROI(region of interest) from raw paprika cultivation images. Next, fundamental matrix of a stereo camera system was calculated to process matching between extracted ROI of corresponding images. Epipolar lines were acquired using F matrix, and $11{\times}11$ mask was used to compare pixels on the line. Distance between extracted corresponding points were calibrated using 3D coordinates of a calibration board. Non linear regression analyze was used to prove relation between each pixel disparity of corresponding points and depth(Z). Finally, the program could calculate horizontal(X), vertical(Y) directional coordinates using stereo camera's geometry. Horizontal directional coordinate's average error was 5.3mm, vertical was 18.8mm, depth was 5.4mm. Most of the error was occurred at 400~450mm of depth and distorted regions of image.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.20
no.5
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pp.1-13
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2017
Recently, due to worldwide industralization and urbanization, natural environment has been severly damaged and global warning is worsening. Heat wave, torrential rainfall, typhoon and other natural disasters continuously occur due to global warming. Policies such as carbon emission regulation are taken into effect to solve such problems. Such global trend has affected interest to natural ecosystem and developed as a concept of ecosystem-services. This study particularly focused on ground water storage capacity among various ecosystem-services such as climate control and soil formation. It is because Korea suffers from drought and flood every year. Therefore, this study aims to understand objective numerical value of ecosystem-services value regarding ground water storage capacity of biotop classes based on relationship among precipitation, amount of evapotranspiration, and runoff of 7 regions of Chilgok-gun, Gyeongsangbuk-do and to convert the value into economic value. The study calculated ground water storage capacity based on relationship among precipitation, amount of evapotranspiration, and run off. Calculated amount of each capacity was 29.26 million ton($30.2mm/m^2$), 430.46 million ton($140.4mm/m^2$), 11.30 million ton($150.1.0mm/m^2$), 33 milion ton($3.0mm/m^2$). Economical value of ecosystem-service by each biotop classes appeared 4,128,800 thousand KRW ($21.32KRW/m^2$) for agricultural biotop, and 60,403,600 thousand KRW ($98.52KRW/m^2$) for forest biotop, 1,572,800 thousand KRW ($104.4KRW/m^2$) for grassland biotop, and 47,600 thousand KRW ($2.18KRW/m^2$) for bare ground biotop. The result of this study like above, it will be used as important evidentiary material to preserve natural resource effectively from various development business and policies that damages natural eco-system. Also, it is judged that ecosystem-service value by each land coverage will be used as important material for preparing legalistic institution such as establishing natural environment preservation plan, budget for alternative forest resource creation cost.
Source memory is a cognitive process that combines the representation of the origin of the episodic experience with an item. By studying this daily process, researchers have made fundamental discoveries that make up the foundation of brain and behavior research, such as executive function and binding. In this paper, we review and conduct a bibliometric analysis on source memory papers published from 1989 to 2020. This review is based on keyword co-occurrence networks and author citation networks, providing an in-depth overview of the development of source memory research and future directions. This bibliometric analysis discovers a change in the research trends: while research prior to 2010 focused on individuality of source memory as a cognitive function, more recent papers focus more on the implication of source memory as it pertains to connectivity between disparate brain regions and to social neuroscience. Keyword network analysis shows that aging and executive function are continued topics of interest, although frameworks in which they are viewed have shifted to include developmental psychology and meta memory. The use of theories and models provided by source memory research seem essential for the future development of cognitive enhancement tools within and outside of the field of Psychology.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.4
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pp.415-426
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2023
In this study, the horizontal and vertical structure of wind speed and wind direction were analyzed at the origin of migratory insect pests in China. Wind rose analysis was carried out using the Land-Atmosphere Modeling Package (LAMP) - WRF data, which has the spatiotemporal resolution of about 20 km and 1 hour intervals. Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) was employed for backward trajectory analysis between South Korea and Southeastern China with Global Data Assimilation System (GDAS). The research interest date is July 16, when rice planthopper and leafhopper were observed at the same time. In order to examine where a jet stream occurs in the vertical in source regions and South Korea during the period (July 8 to July 17 in 2021), three-dimensional wind information was extracted and analyzed using the east-west, north-south, and vertical component wind data of the LAM P. The vertical distribution of wind showed that the wind changed in favor of the inflow of migratory insect pests during the period. As a result of analyzing the wind rose, about 30% or more of the wind at a point close to South Korea was classified into the low-level jet stream. In addition, majority of the wind directions for the low-level jet streams (rather than high-level jet streams) at the five origin sites were heading toward South Korea and even Japan, and this was supported by the HYSPLIT-based backward trajectory analysis.
Kim, Ji-Who;Lee, Jae-Sung;Yang, Bo-Yeun;Kim, Su-Jin;Kim, Joong-Hyun;Jeong, Jae-Min;Lee, Dong-Soo
Progress in Medical Physics
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v.22
no.4
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pp.172-177
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2011
The purpose of this study was to analyze $^{68}Ga$-BAPEN dynamic PET image in rat myocardium to evaluate potential of this radiotracer as a perfusion imaging agent. Animal PET/CT scan was done in 9 rats during 120 minutes. Especially we synthesized $^{68}Ga$-BAPEN with kit which is simple and low cost method. PET images showed the in vivo dynamic distribution of $^{68}Ga$-BAPEN in the chest region of rats. Initially $^{68}Ga$-BAPEN PET images showed aorta and liver activities and a few minutes later, $^{68}Ga$-BAPEN moved to myocardium. Regions of interest were drawn on myocardium, liver, lung and blood pool. Time-activity curves showed significant uptake of $^{68}Ga$-BAPEN in myocardium. The contrast ratios of myocardial to blood pool, lung and liver at 60 minutes after injection were 1.66, 2.82 and 0.60. To estimate accurate kinetic parameters, 60 minutes after injection was required to PET scan as myocardium image contrast ratios reached to constant values. As a result, $^{68}Ga$-BAPEN would be suitable radiotracer for PET which can applied to diagnosis of myocardial perfusion diseases after further preclinical and clinical investigations.
Piecewise integrated composite (PIC) beam has different stacking sequences for several regions with respect to their superior load-resisting capabilities. On the interest of current research is to improve bending characteristics of PIC beam, with assigning specific stacking sequence to a specific region with the help of machine learning techniques. 240 elements of from the FE model were chosen to be reference points. Preliminary FE analysis revealed triaxialities at those regularly distributed reference points to obtain learning data creation of machine learning. Triaxiality values catagorise the type of loading i.e. tension, compression or shear. Machine learning model was formulated by learning data as well as hyperparameters and proper load fidelity was suggested by tuned values of hyperparameters, however, comparatively higher nonlinearity intensive region, such as side face of the beam showed poor load fidelity. Therefore, irregular distribution of reference points, i.e., dense reference points were distributed in the severe changes of loading, on the contrary, coarse distribution for rare changes of loading, was prepared for machine learning model. FE model with irregularly distributed reference points showed better load fidelity compared to the results from the model with regular distribution of reference points.
The purpose of this study is to have an opportunity to enhance the role of cultural intermediaries in the region as interest in the cultural media sector increased with the implementation of the Law for Promotion of Regional Culture. First, I discussed the need to pay attention to the local Cultural Intermediaries group as the background of the discussion, confirming that the existing research on the cultural mediation sector was focused on cultural workers in public institutions and government projects. Next, for the theoretical discussion, I reviewed the role of cultural intermediaries contributing to the production of meaning via the concept of cultural intermediaries by Pierre Bourdieu, and described that the mediation of regions and cultures began to emerge as an alternative to the existing centralized structure of cultural production in the context of Korea after the late 1990s. It was found that practices that mediate the region and culture were developed around the group of public artists and cultural activists and the intermediary group played a role in revealing various aspects of the region and dynamically constructing the local public sphere through these cultural practices. Lastly, local curator's cases (Space Beam, Space Imsi, Incheon Spectacle) were studied. The actual cases of activity were analyzed through the cultural practices by focusing on what alternative meanings had been produced in the region and how the region was represented. Each case showed the mediating activity that attempts to change the environment of life while sharing local issues with communities, projects that reconstructs the local professional art sector into a public sphere, and mediating activity that represents local daily culture and form networks through independent publications.
In this paper, we proposes a deep learning network for quality inspection in a multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers. The proposed deep learning network is specifically designed for pharmaceutical containers by using data produced in real manufacturing environments, leading to more accurate quality inspection. Additionally, the use of an inline-capable deep learning network allows for an increase in inspection speed. The development of the deep learning network for quality inspection in the multi-camera inline inspection system consists of three steps. First, a dataset of approximately 10,000 images is constructed from the production site using one line camera for foreign substance inspection and three area cameras for dimensional inspection. Second, the pharmaceutical container data is preprocessed by designating regions of interest (ROI) in areas where defects are likely to occur, tailored for foreign substance and dimensional inspections. Third, the preprocessed data is used to train the deep learning network. The network improves inference speed by reducing the number of channels and eliminating the use of linear layers, while accuracy is enhanced by applying PReLU and residual learning. This results in the creation of four deep learning modules tailored to the dataset built from the four cameras. The performance of the proposed deep learning network for quality inspection in the multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers was evaluated through experiments conducted by a certified testing agency. The results show that the deep learning modules achieved a classification accuracy of 99.4%, exceeding the world-class level of 95%, and an average classification speed of 0.947 seconds, which is superior to the world-class level of 1 second. Therefore, the effectiveness of the proposed deep learning network for quality inspection in a multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers has been demonstrated.
In the applications like automatic masks generation for semiconductor production, a drawing consists of lots of polygons that are partitioned into trapezoids. The addition/deletion of a polygon to/from the drawing is performed through geometric operations such as insertion, deletion, and search of trapezoids. Depending on partitioning algorithm being used, a polygon can be partitioned differently in terms of shape, size, and so on. So, It's necessary to invent some comparison algorithm of sets of trapezoids in which each set represents interested parts of a drawing. This comparison algorithm, for example, may be used to verify a software program handling geometric objects consisted of trapezoids. In this paper, given k sets of trapezoids in which each set forms the regions of interest of each drawing, we present how to compare the k sets to see if all k sets represent the same geometric scene. When each input set has the same number n of trapezoids, the algorithm proposed has O(2$^{k-2}$$n^2$(log n+k)) time complexity. It is also shown that the algorithm suggested has the same time complexity O( $n^2$ log n) as the sweeping-based algorithm when the number k(<< n) of input sets is small. Furthermore, the proposed algorithm can be kn times faster than the sweeping-based algorithm when all the trapezoids in the k input sets are almost the same.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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